EP3813017A1 - Cardiac region segmentation in ct images - Google Patents

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EP3813017A1
EP3813017A1 EP20202165.5A EP20202165A EP3813017A1 EP 3813017 A1 EP3813017 A1 EP 3813017A1 EP 20202165 A EP20202165 A EP 20202165A EP 3813017 A1 EP3813017 A1 EP 3813017A1
Authority
EP
European Patent Office
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binary image
image
ventricle
aorta
pulmonary artery
Prior art date
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Withdrawn
Application number
EP20202165.5A
Other languages
German (de)
French (fr)
Inventor
Franco Fois
Dr. Wei Liao
Daniel Rechsteiner
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Bayer AG
Original Assignee
Bayer AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Bayer AG filed Critical Bayer AG
Publication of EP3813017A1 publication Critical patent/EP3813017A1/en
Withdrawn legal-status Critical Current

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    • GPHYSICS
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    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11Region-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136Segmentation; Edge detection involving thresholding
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    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
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    • G06T7/155Segmentation; Edge detection involving morphological operators
    • GPHYSICS
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    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/187Segmentation; Edge detection involving region growing; involving region merging; involving connected component labelling
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • G06T2207/10081Computed x-ray tomography [CT]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20112Image segmentation details
    • G06T2207/20128Atlas-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30048Heart; Cardiac
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30101Blood vessel; Artery; Vein; Vascular

Definitions

  • the present invention is concerned with the analysis of the heart region in CT images.
  • the invention relates to a method, a computer system and a computer program product for segmenting the heart region in CT images.
  • Computed tomography is an X-ray method with which the human body is represented in cross-sectional images (cross-sectional image method). Compared to a conventional X-ray image, on which only rough structures and bones can usually be seen, soft tissue tissue with small contrast differences is also recorded in detail in CT images.
  • An X-ray tube generates a so-called X-ray fan beam that penetrates the body and is attenuated to different degrees within the body by the various structures such as organs and bones.
  • the reception detectors opposite the X-ray source receive the signals of different strengths and pass them on to a computer, which compiles slice images of the body from the received data.
  • Computed tomographic recordings can be viewed in 2D or also in 3D.
  • a contrast agent can be injected into a vein before the CT images are generated.
  • Computed tomography is a frequently used method in the diagnosis of heart and lung diseases.
  • computed tomography is an important method for detecting chronic thromboembolic pulmonary hypertension (CTEPH) in a patient.
  • CTEPH chronic thromboembolic pulmonary hypertension
  • PH pulmonary hypertension
  • It is characterized by the flooding of thrombi into the pulmonary arteries. These clog and narrow the vessels.
  • the CT images of people with CTEPH have distinctive features. It would be desirable if the characteristic features mentioned could be derived automatically from CT recordings. This first requires an automated division of the heart region shown in a CT image into individual segments, in particular the separation of the pulmonary artery and the aorta from the ventricles.
  • the present invention addresses this problem.
  • the present invention relates to the automated division of the heart region of a person shown in a CT image into individual segments (segmentation).
  • the person who is also referred to as a patient in this description, was given a contrast agent intravenously beforehand to establish the contrast between the blood vessels through which the contrast agent flows and the ventricles in the heart region on the one hand and the bones and other tissue on the other Reinforce side.
  • Contrast media for radiological (computer tomographic) examinations are described in the prior art; a suitable contrast agent is, for example, iopromide, which is sold under the brand name Ultravist®, for example.
  • a three-dimensional CT image of the heart region of a person is received by the computer system according to the invention.
  • the CT image in particular a right ventricle, a left ventricle, a pulmonary artery and an aorta are shown in a contrast-enhanced manner by means of a contrast medium.
  • the CT recording can, for example, be read out from a data memory or transmitted by a computer tomograph. It is also conceivable that the computer system according to the invention is a component of a computer tomograph or that a computer tomograph is a component of the computer system according to the invention.
  • Such a CT recording is usually in the form of a digital three-dimensional graphic that is made up of a large number of voxels, each voxel representing a volume element of the examination area and each voxel being assigned a gray value that represents the X-ray absorption of the respective volume element.
  • the X-ray absorption can be specified as a CT value, for example.
  • the CT number or CT value is given in Hounsfield units (HU) on the Hounsfield scale.
  • the CT value is based on the linear attenuation coefficient ⁇ , which describes how monochromatic X-ray radiation is attenuated when it penetrates matter along the path through which it is exposed.
  • CT : ⁇ T - ⁇ W. ⁇ W. ⁇ 1000 HU
  • the scale is open at the top. In practice, the range from -1024 HU to 3071 HU has prevailed; these 4096 gray levels can be represented with a twelve-digit binary number.
  • a CT image is available in a different form, it can be converted into the format described. To simplify matters, this description assumes that CT recordings are available in the form described. However, this assumption should in no way be understood as limiting. It is clear to the person skilled in the art of image processing how he can transfer the teaching of this description to CT recordings that are available in other image formats and / or in which the color values are coded differently. The present invention is therefore intended to encompass all formats in which CT recordings can be present.
  • the areas that have been contrasted by a contrast agent are usually shown as bright. Bones have a higher X-ray absorption than other human tissue and are therefore usually also shown brightly in a CT image.
  • the CT image is first processed by image technology in order to separate the contrast-enhanced structures from the rest of the tissue, in particular the bone.
  • a gray level threshold method is suitable for this.
  • a grayscale threshold method has an upper threshold and a lower threshold. All voxels that have a gray value that lies in the range between the upper threshold value and the lower threshold value are set to the value 1 (or to the highest tone value supported by the present format), while the gray values of all other voxels are set to the value 0 can be set.
  • the reverse assignment is of course also conceivable.
  • the gray level threshold method is often referred to as binarization, since the result is a binary image in which the gray values of the voxels only assume one of two possible values.
  • the value 0 usually means "black” and the value 1 "white”.
  • the threshold values, or the threshold value, if only one is used, are / is selected in such a way that the gray level threshold value method generates a binary image on which the heart region is shown, while the surrounding tissue is filtered out (heart region binary image).
  • the threshold or thresholds can be determined empirically. Since the gray levels in CT recordings are usually calibrated according to the Hounsfield scale, the determined threshold values can be transferred to CT recordings that have been generated by another computer tomograph.
  • two further images are generated from the binary image of the heart region: a coarse structure image and a fine structure image.
  • Both the coarse structure image and the fine structure image are obtained by applying an objectivity filter to the cardiac region binary image.
  • an objectivity filter is applied to the heart region binary image.
  • a coarse objectivity filter is applied to the heart region binary image; in the case of the fine structure image, an objectivity fine filter is applied to the heart region binary image.
  • Objectness filters are described in the literature. It is preferably a multiscale vessel enhancement filter, as described, for example, by AF Frangi et al. has been described ( AF Frangi et al .: Multiscale Vessel Enhancement Filtering, Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, MICCAI 1998, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1496, Springer Verlag, Berlin, Germany, pp. 130-137 ). The implementation of the Multiscale Vessel Enhancement Filter from L.
  • a width of the Gaussian function (Sigma) of 3-5 is preferably used for the object quality fine filter and a width of the Gaussian function (Sigma) of 10-30 is used for the object quality coarse filter.
  • the use of the fine filter for object adhesion leads to the fact that the blood vessels are worked out ( vessel enhancement ) .
  • vessel enhancement the aorta and pulmonary artery are extracted from the generated fine structure image and segmented from one another.
  • the application of the coarse filter for objectness leads to the fact that the ventricles and the transition areas to the aorta and the pulmonary artery fuse with one another to form a coarse structure, while parts of the aorta and the pulmonary artery beyond these transition areas are filtered out.
  • the use of a multiscale vessel enhancement filter as a coarse filter is a new approach that has not yet been described in the literature.
  • the generated coarse structure image is used to identify the position and orientation of the heart and to identify the cut surfaces of the transition from the aorta and pulmonary artery to the ventricles, as described below.
  • the rough structure image shows a rough structure of the heart along with areas of the aorta and pulmonary artery that are in communication with the heart.
  • This coarse structure has a characteristic shape that is pronounced of a shoe.
  • this rough structure is fitted into an atlas of a heart (registration). This step, which is part of an atlas-based segmentation, is used to identify the location and orientation of the heart, as well as the Cut surfaces of the transition from aorta and pulmonary artery to the ventricles and the subsequent segmentation of ventricles on one side and pulmonary artery and aorta on the other.
  • the atlas of the heart is a three-dimensional graphic showing a heart, whereby in this graphic the intersection of the transition from the aorta and pulmonary artery to the ventricles is known (e.g. marked).
  • This cardiac atlas can be, for example, a CT image averaged over a plurality of cardiac CT images (e.g. arithmetically averaged).
  • the cut surfaces can, for example, have been marked / drawn in manually by a radiologist.
  • the coarse structure of the heart is transformed (rotation and / or translation) in the coarse structure image in order to achieve an image of the coarse structure of the heart on the atlas.
  • atlas-based segmentation can be found in the specialist and patent literature on this topic (see e.g. S. Suhr: Mathematical image registration with application in atlas-based segmentation, bachelor thesis to obtain the academic degree Bachelor of Science at the Westphalian Wilhelms University of Weg, 2010 ; M.
  • this transformation is transferred to the fine structure image and the intersections of the transitions from the aorta and pulmonary artery to the ventricles known from the atlas are transferred to the fine structure image. Finally, the areas in the fine structure image that are not attributable to the aorta and pulmonary artery are removed from the fine structure image, so that only the structures which are attributable to the aorta and pulmonary artery remain in the image.
  • the transformation found and the cut surfaces are transferred to the binary image of the heart region.
  • the areas in the cardiac region binary image that cannot be attributed to the ventricles are removed from the cardiac region image, so that only the structures that are attributable to ventricles remain in the image.
  • the aorta and pulmonary artery blood vessels have been separated from the ventricles: the blood vessel binary image shows only the aorta and pulmonary artery; the ventricle binary only shows the ventricles.
  • the blood vessel binary image and / or the ventricle binary image can be displayed on a screen, output on a printer and / or stored in a data memory for further use.
  • the ventricle binary image is processed further in order to separate the right ventricle from the left ventricle and the ventricle from the atrium and / or the blood vessel binary image is further processed in order to separate the aorta from the pulmonary artery.
  • a connected component labeling method is preferably used to identify the aorta and pulmonary artery.
  • the result can be two images, a pulmonary artery binary image in which only the pulmonary artery is shown and an aorta binary image in which only the aorta is shown. It is also conceivable that the result is a binary image that shows both the aorta and the pulmonary artery, but in which the aorta is marked differently than the pulmonary artery.
  • the pulmonary artery binary image and / or the aorta binary image and / or the binary image, which shows both differently marked blood vessels, can be displayed on a screen, output on a printer and / or stored in a data memory for further use.
  • the ventricles can be separated, for example, by an atlas-based segmentation method with a ventricle atlas, the ventricle atlas representing typical ventricles (for example obtained by arithmetic averaging of a plurality of ventricle recordings), the septum between the ventricles being known ( e.g. marked).
  • the result of the separation are two images, a left ventricle binary image in which the left ventricle is shown and a right ventricle binary image in which the right ventricle is shown. It is also conceivable that the result is a binary image that shows both the right ventricle and the left ventricle, but in which the right ventricle is marked differently than the left ventricle. It is also possible to separate the ventricle and atrium in this way.
  • the right ventricle binary image and / or the left ventricle binary image and / or the binary image that shows both differently marked ventricles can be displayed on a screen, output on a printer and / or stored in a data memory for further use.
  • the images generated can be used to identify characteristic features of a disease in a patient.
  • a disease is preferably pulmonary hypertension, particularly preferably CTEPH.
  • a characteristic feature in patients suffering from CTEPH is the ratio of the volumes and / or the diameter of the right ventricle and the left ventricle (RV / LV ratio) (see e.g. Gonzales G et al. PLoS ONE 10 (5): e0127797 ).
  • RV / LV ratio ratio of the volumes and / or the diameter of the right ventricle and the left ventricle
  • Another characteristic feature is the degree of curvature of the septum between the chambers of the heart (see e.g. DA Moses et al., Quantification of the curvature and shape of the interventricular septum; Magnetic Resonance in Medicine, Vol. 52 (1), 2004, 154-163 as F. Haddad et al .: Septal Curvature is a marker of hemodynamic, anatomical, and electromechanical ventricular interdependence in patients with pulmonary arterial hypertension, Echocardiography Vol. 31 (6) 2014, 699-707 ).
  • the ratio of the diameters of the pulmonary artery and the aorta (PA: A ratio) in the plane of the junction of the pulmonary artery can also be determined (see e.g. AS Iyer et al .: CT scanmeasured pulmonary artery to aorta ratio and echocardiography for detecting pulmonary hypertension in severe COPD, CHEST 2014, Vol. 145 (4), 824-832 ).
  • a PA A ratio of 0.7 and greater is another indication of the presence of CTEPH.
  • the characteristic features can be identified using classic pattern recognition methods.
  • machine learning methods are also conceivable (e.g. artificial neural networks).
  • a "computer system” is an electronic data processing system that uses programmable Calculation rules data processed. Such a system usually comprises a “computer”, that unit which comprises a processor for performing logical operations, and peripherals.
  • peripherals are all devices that are connected to the computer and are used to control the computer and / or as input and output devices. Examples of this are monitors (screens), printers, scanners, mice, keyboards, drives, cameras, microphones, loudspeakers, etc. Internal connections and expansion cards are also considered peripherals in computer technology.
  • Today's computer systems are often divided into desktop PCs, portable PCs, laptops, notebooks, netbooks and tablet PCs and so-called handhelds (e.g. smartphones); any of these systems can be used to practice the invention.
  • the computer system according to the invention is configured to automatically segment CT recordings of the heart regions of patients.
  • a computer program is installed on a computer system that has access to computed tomographic recordings of the heart region of patients and segments the recordings automatically without a person having to enter parameters or monitor the process.
  • Fig. 1 shows schematically an embodiment of the computer system according to the invention.
  • the computer system (10) comprises a receiving unit (11), a control and computing unit (12) and an output unit (13).
  • the computer system (10) receives CT images of the heart region of patients via the receiving unit (11).
  • the term “receive” in this description is also intended to include the term “retrieve or read out”.
  • the CT recordings can be read out, for example, from a data memory (20) which can be a component of the computer system according to the invention or can be connected to it via a network (shown by the dashed lines).
  • the receiving unit (11) forwards the CT recordings to the control and computing unit (12), which takes over the automated segmentation.
  • the segmented images can then be output via the output unit (13), i.e. displayed on a monitor, output on a printer or stored in a data memory (e.g. the data memory (20)).
  • Fig. 2 shows schematically in the form of a flowchart the method steps that can be carried out by a computer system according to the invention.
  • step (100) a CT image (CT) of a heart region of a person is received.
  • step (110) a cardiac region binary image (HI) is generated from the CT recording (CT), in which the ventricles and the blood vessels are shown.
  • CT CT recording
  • a coarse structure image is generated from the heart region binary image (HI).
  • the Coarse Structure Image shows a rough structure of the heart along with areas of the aorta and pulmonary artery that are in communication with the heart.
  • step (130) an atlas (HA) of a heart is received.
  • the cut surfaces for the transitions from the aorta and pulmonary artery to the ventricles are defined (e.g. marked).
  • step (140) the rough structure of the heart in the rough structure image (CI) is fitted into the atlas.
  • the result is a transformed rough structure image (CI *).
  • step (150) a fine structure image (FI) is generated from the heart region binary image (HI), in which the aorta and the pulmonary artery are shown together with structures of the heart.
  • FI fine structure image
  • step (160) the transformation of the transformed coarse structure image (CI *) and the cut surfaces from the atlas are transferred to the fine structure image (FI). Structures originating from the ventricles are also removed.
  • the result is a blood vessel binary image (Ves_I).
  • step (170) the transformation of the transformed coarse structure image (CI *) and the cut surfaces from the atlas are transferred to the heart region binary image (HI). Structures that originate from the blood vessels are also removed. The result is a ventricular binary image (Ven_I).

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Abstract

Die vorliegende Erfindung befasst sich mit der Analyse der Herzregion in CT-Aufnalimen. Gegenstände der Erfindung sind ein Verfahren, ein Computersystem und ein Computerprogrammprodukt zur Segmentierung der Herzregion in CT-Aufnahmen.The present invention is concerned with the analysis of the heart region in CT images. The invention relates to a method, a computer system and a computer program product for segmenting the heart region in CT images.

Description

Die vorliegende Erfindung befasst sich mit der Analyse der Herzregion in CT-Aufnahmen. Gegenstände der Erfindung sind ein Verfahren, ein Computersystem und ein Computerprogrammprodukt zur Segmentierung der Herzregion in CT-Aufnahmen.The present invention is concerned with the analysis of the heart region in CT images. The invention relates to a method, a computer system and a computer program product for segmenting the heart region in CT images.

Computertomographie (CT) ist ein Röntgenverfahren, mit dem der menschliche Körper in Querschnittbildern (Schnittbildverfahren) dargestellt wird. Im Vergleich zu einer herkömmlichen Röntgenaufnahme, auf der üblicherweise nur grobe Strukturen und Knochen erkennbar sind, wird in CT-Aufnahmen auch Weichteilgewebe mit geringen Kontrastunterschieden detailliert erfasst. Eine Röntgenröhre erzeugt einen sogenannten Röntgenfächerstrahl, der den Körper durchdringt und innerhalb des Körpers durch die verschiedenen Strukturen, wie Organe und Knochen, unterschiedlich stark abgeschwächt wird. Die Empfangsdetektoren gegenüber dem Röntgenstrahler empfangen die unterschiedlich starken Signale und leiten sie an einen Computer weiter, der aus den empfangenen Daten Schichtbilder des Körpers zusammensetzt. Computertomografische Aufnahmen (CT-Aufnahmen) können in 2D oder auch in 3D betrachtet werden. Zur besseren Abgrenzbarkeit von Strukturen innerhalb des Körpers des Menschen (z.B. Gefäße) kann vor der Erzeugung von CT-Aufnahmen ein Kontrastmittel in eine Vene gespritzt werden.Computed tomography (CT) is an X-ray method with which the human body is represented in cross-sectional images (cross-sectional image method). Compared to a conventional X-ray image, on which only rough structures and bones can usually be seen, soft tissue tissue with small contrast differences is also recorded in detail in CT images. An X-ray tube generates a so-called X-ray fan beam that penetrates the body and is attenuated to different degrees within the body by the various structures such as organs and bones. The reception detectors opposite the X-ray source receive the signals of different strengths and pass them on to a computer, which compiles slice images of the body from the received data. Computed tomographic recordings (CT recordings) can be viewed in 2D or also in 3D. In order to better delimit structures within the human body (e.g. blood vessels), a contrast agent can be injected into a vein before the CT images are generated.

Computertomografie ist in der Diagnostik von Herz- und Lungenerkrankungen eine häufig angewandte Methode. Insbesondere ist die Computertomografie eine wichtige Methode zur Erkennung chronisch thromboembolischer pulmonaler Hypertonie (CTEPH) bei einem Patienten. CTEPH ist eine Sonderform der pulmonalen Hypertonie (PH, Lungenhochdruck). Sie ist charakterisiert durch die Einschwemmung von Thromben in die Lungenarterien. Diese verstopfen und verengen die Gefäße.Computed tomography is a frequently used method in the diagnosis of heart and lung diseases. In particular, computed tomography is an important method for detecting chronic thromboembolic pulmonary hypertension (CTEPH) in a patient. CTEPH is a special form of pulmonary hypertension (PH, pulmonary hypertension). It is characterized by the flooding of thrombi into the pulmonary arteries. These clog and narrow the vessels.

Die CT-Aufnahmen von Menschen, die an CTEPH leiden, weisen charakteristische Merkmale auf. Es wäre wünschenswert, wenn die genannten charakteristischen Merkmale automatisiert aus CT-Aufnahmen abgeleitet werden können. Dazu bedarf es zunächst einer automatisierten Einteilung der in einer CT-Aufnahme dargestellten Herzregion in einzelne Segmente, insbesondere der Separierung der Pulmonalarterie und der Aorta von den Ventrikeln.The CT images of people with CTEPH have distinctive features. It would be desirable if the characteristic features mentioned could be derived automatically from CT recordings. This first requires an automated division of the heart region shown in a CT image into individual segments, in particular the separation of the pulmonary artery and the aorta from the ventricles.

Diesem Problem widmet sich die vorliegende Erfindung.The present invention addresses this problem.

Ein erster Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Verfahren umfassend die Schritte:

  • Empfangen einer CT-Aufnahme einer Herzregion eines Menschen, wobei in der CT-Aufnahme ein rechter Ventrikel, ein linker Ventrikel und Blutgefäße umfassend eine Pulmonalarterie und eine Aorta mittels eines Kontrastmittel kontrastverstärkt dargestellt sind,
  • Erzeugen eines Herzregion-Binärbildes aus der empfangenen CT-Aufnahme durch Anwenden eines Graustufenschwellenwertverfahrens,
  • Erzeugen von zwei Bildern aus dem Herzregion-Binärbild, einem Grobstrukturbild durch Anwenden eines Objekthafigkeitsgrobfilters und einem Feinstrukturbild durch Anwenden eines Obj ekthaftigkeitsfeinfilters,
  • Einpassen des Grobstrukturbildes in einen Atlas eines Herzes, wobei für den Atlas des Herzes Schnittflächen für Übergänge von Aorta und Pulmonalarterie zu den Ventrikeln definiert sind,
  • Übertragen der Schnittflächen auf das Feinstrukturbild, Entfernen von Strukturen, die von den Ventrikeln herrühren und dabei Erzeugen eines Blutgefäß-Binärbildes,
  • Übertragen der Schnittflächen auf das Herzregion-Binärbild, Entfernen von Strukturen, die von den Blutgefäßen herrühren und dabei Erzeugen eines Ventrikel-Binärbildes,
  • Anzeigen des Blutgefäß-Binärbildes und/oder des Ventrikel-Binärbildes auf einem Bildschirm und/oder Ausgeben des Blutgefäß-Binärbildes und/oder des Ventrikel-Binärbildes auf einem Drucker und/oder Speichern des Blutgefäß-Binärbildes und/oder des Ventrikel-Binärbildes in einem Datenspeicher.
A first object of the present invention is a method comprising the steps:
  • Receiving a CT image of a heart region of a human being, wherein in the CT image a right ventricle, a left ventricle and blood vessels including a pulmonary artery and an aorta are shown in a contrast-enhanced manner using a contrast medium,
  • Generating a cardiac region binary image from the received CT image by applying a gray level threshold value method,
  • Generating two images from the binary image of the heart region, a coarse structure image by applying a coarse object characteristic filter and a fine structure image by applying a fine object characteristic filter,
  • Fitting the coarse structure image into an atlas of a heart, with cut surfaces for transitions from the aorta and pulmonary artery to the ventricles being defined for the atlas of the heart,
  • Transfer of the cut surfaces to the fine structure image, removal of structures that originate from the ventricles and thereby generation of a blood vessel binary image,
  • Transferring the cut surfaces to the binary image of the heart region, removing structures that originate from the blood vessels and thereby generating a ventricle binary image,
  • Displaying the blood vessel binary image and / or the ventricle binary image on a screen and / or outputting the blood vessel binary image and / or the ventricle binary image on a printer and / or storing the blood vessel binary image and / or the ventricle binary image in one Data storage.

Ein weiterer Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Computersystem umfassend

  • eine Empfangseinheit
  • eine Steuer- und Recheneinheit, und
  • eine Ausgabeeinheit
    • wobei die Steuer- und Recheneinheit konfiguriert ist, die Empfangseinheit zu veranlassen, eine CT-Aufnahme einer Herzregion eines Menschen zu empfangen, wobei in der CT-Aufnahme ein rechter Ventrikel, ein linker Ventrikel und Blutgefäße umfassend eine Pulmonalarterie und eine Aorta mittels eines Kontrastmittel kontrastverstärkt dargestellt sind,
    • wobei die Steuer- und Recheneinheit konfiguriert ist, aus der empfangenen CT-Aufnahme durch Anwenden eines Graustufenschwellenwertverfahrens ein Herzregion-Binärbild zu erzeugen,
    • wobei die Steuer- und Recheneinheit konfiguriert ist, aus dem Herzregion-Binärbild zwei Bilder zu erzeugen, ein Grobstrukturbild durch Anwenden eines Objekthafigkeitsgrobfilters und ein Feinstrukturbild durch Anwenden eines Objekthaftigkeitsfeinfilters,
    • wobei die Steuer- und Recheneinheit konfiguriert ist, das Grobstrukturbild in einen Atlas eines Herzes einzupassen, wobei für den Atlas des Herzes Schnittflächen für Übergänge von Aorta und Pulmonalarterie zu den Ventrikeln definiert sind,
    • wobei die Steuer- und Recheneinheit konfiguriert ist, ein Blutgefäß-Binärbild dadurch zu erzeugen, dass die Schnittflächen auf das Feinstrukturbild übertragen werden und Strukturen in dem Feinstrukturbild entfernt werden, die von den Ventrikeln herrühren,
    • wobei die Steuer- und Recheneinheit konfiguriert ist, ein Ventrikel-Binärbild dadurch zu erzeugen, dass die Schnittflächen auf das Herzregion-Binärbild übertragen werden und Strukturen in dem Herzregion-Binärbild entfernt werden, die von den Blutgefäßen herrühren,
    • wobei die Steuer- und Recheneinheit konfiguriert ist, das Blutgefäß-Binärbild und/oder das Ventrikel-Binärbild auf einem Bildschirm anzuzeigen, auf einem Drucker auszugeben und/oder in einem Datenspeicher zu speichern.
Another object of the present invention is a computer system comprising
  • a receiving unit
  • a control and computing unit, and
  • an output unit
    • wherein the control and computing unit is configured to cause the receiving unit to receive a CT image of a heart region of a person, wherein in the CT image a right ventricle, a left ventricle and blood vessels comprising a pulmonary artery and an aorta are contrast-enhanced by means of a contrast medium are shown,
    • wherein the control and arithmetic unit is configured to generate a cardiac region binary image from the received CT recording by applying a gray level threshold value method,
    • wherein the control and arithmetic unit is configured to generate two images from the cardiac region binary image, a coarse structure image by applying a coarse object characteristic filter and a fine structure image by applying a fine object characteristic filter,
    • wherein the control and computing unit is configured to fit the coarse structure image into an atlas of a heart, intersection surfaces for transitions from the aorta and pulmonary artery to the ventricles being defined for the atlas of the heart,
    • wherein the control and computing unit is configured to generate a blood vessel binary image in that the cut surfaces are transferred to the fine structure image and structures in the fine structure image that originate from the ventricles are removed,
    • wherein the control and arithmetic unit is configured to generate a ventricle binary image in that the cut surfaces are transferred to the heart region binary image and structures in the heart region binary image that originate from the blood vessels are removed,
    • wherein the control and computing unit is configured to display the blood vessel binary image and / or the ventricle binary image on a screen, to output them on a printer and / or to store them in a data memory.

Ein weiterer Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Computerprogrammprodukt umfassend einen Datenträger, auf dem ein Computerprogramm gespeichert ist, das in den Arbeitsspeicher eines Computersystems geladen werden kann und dort das Computersystem dazu veranlasst, folgende Schritte auszuführen:

  • Empfangen einer CT-Aufnahme einer Herzregion eines Menschen, wobei in der CT-Aufnahme ein rechter Ventrikel, ein linker Ventrikel und Blutgefäße umfassend eine Pulmonalarterie und eine Aorta mittels eines Kontrastmittel kontrastverstärkt dargestellt sind,
  • Erzeugen eines Herzregion-Binärbildes aus der empfangenen CT-Aufnahme durch Anwenden eines Graustufenschwellenwertverfahrens,
  • Erzeugen eines Grobstrukturbildes aus dem Herzregion-Binärbild durch Anwenden eines Obj ekthafigkeitsgrobfilters,
  • Erzeugen eines Feinstrukturbildes aus dem Herzregion-Binärbild durch Anwenden eines Obj ekthaftigkeitsfeinfilters,
  • Einpassen des Grobstrukturbildes in einen Atlas eines Herzes, wobei für den Atlas des Herzes Schnittflächen für Übergänge von Aorta und Pulmonalarterie zu den Ventrikeln definiert sind,
  • Erzeugen eines Blutgefäß-Binärbildes aus dem Feinstrukturbild durch Übertragen der Schnittflächen auf das Feinstrukturbild und Entfernen von Strukturen aus dem Feinstrukturbild, die von den Ventrikeln herrühren,
  • Erzeugen eines Ventrikel-Binärbildes aus dem Herzregion-Binärbild durch Übertragen der Schnittflächen auf das Herzregion-Binärbild und Entfernen von Strukturen aus dem Herzregion-Binärbild, die von den Blutgefäßen herrühren,
  • Anzeigen des Blutgefäß-Binärbildes und/oder des Ventrikel-Binärbildes auf einem Bildschirm und/oder Ausgeben des Blutgefäß-Binärbildes und/oder des Ventrikel-Binärbildes auf einem Drucker und/oder Speichern des Blutgefäß-Binärbildes und/oder des Ventrikel-Binärbildes in einem Datenspeicher.
Another object of the present invention is a computer program product comprising a data carrier on which a computer program is stored that can be loaded into the main memory of a computer system and there causes the computer system to carry out the following steps:
  • Receiving a CT image of a heart region of a human being, wherein in the CT image a right ventricle, a left ventricle and blood vessels including a pulmonary artery and an aorta are shown in a contrast-enhanced manner using a contrast medium,
  • Generating a cardiac region binary image from the received CT image by applying a gray level threshold value method,
  • Generating a coarse structure image from the heart region binary image by applying a coarse object filter,
  • Generating a fine structure image from the binary image of the heart region by applying an objectivity fine filter,
  • Fitting the coarse structure image into an atlas of a heart, with cut surfaces for transitions from the aorta and pulmonary artery to the ventricles being defined for the atlas of the heart,
  • Generating a blood vessel binary image from the fine structure image by transferring the cut surfaces to the fine structure image and removing structures from the fine structure image that originate from the ventricles,
  • Generating a ventricle binary image from the cardiac region binary image by transferring the cut surfaces to the cardiac region binary image and removing structures from the cardiac region binary image that originate from the blood vessels,
  • Displaying the blood vessel binary image and / or the ventricle binary image on a screen and / or outputting the blood vessel binary image and / or the ventricle binary image on a printer and / or storing the blood vessel binary image and / or the ventricle binary image in one Data storage.

Die Erfindung wird nachstehend näher erläutert, ohne zwischen den Erfindungsgegenständen (Verfahren, Computersystem, Computerprogrammprodukt) zu unterscheiden. Die nachfolgenden Erläuterungen sollen vielmehr für alle Erfindungsgegenstände in analoger Weise gelten, unabhängig davon, in welchem Kontext (Verfahren, Computersystem, Computerprogrammprodukt) sie erfolgen.The invention is explained in more detail below without distinguishing between the subjects of the invention (method, computer system, computer program product). Rather, the following explanations should apply analogously to all subjects of the invention, regardless of the context in which they are made (method, computer system, computer program product).

Wenn in der vorliegenden Beschreibung oder in den Patentansprüchen Schritte in einer Reihenfolge genannt werden, bedeutet dies nicht zwingend, dass die Erfindung auf die genannte Reihenfolge beschränkt ist. Vielmehr ist denkbar, dass die Schritte auch in einer anderen Reihenfolge oder auch parallel zueinander ausgeführt werden können; es sei denn, ein Schritt baut auf einem anderen Schritt auf, was zwingend erforderlich macht, dass der aufbauende Schritt nachfolgend ausgeführt wird (was im Einzelfall aber deutlich wird). Die genannten Reihenfolgen stellen damit bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung dar.If steps are mentioned in an order in the present description or in the patent claims, this does not necessarily mean that the invention is restricted to the order mentioned. Rather, it is conceivable that the steps can also be carried out in a different order or also in parallel with one another; unless a step builds on another step, which makes it imperative that the next step is carried out (what but becomes clear in individual cases). The sequences mentioned thus represent preferred embodiments of the invention.

Die vorliegende Erfindung betrifft die automatisierte Einteilung der in einer CT-Aufnahme dargestellten Herzregion eines Menschen in einzelne Segmente (Segmentierung).The present invention relates to the automated division of the heart region of a person shown in a CT image into individual segments (segmentation).

Dabei wurde dem Menschen, der in dieser Beschreibung auch als Patient bezeichnet wird, vorab ein Kontrastmittel intravenös verabreicht, um den Kontrast zwischen den von Kontrastmittel durchflossenen Blutgefäßen und den Ventrikeln in der Herzregion auf der einen Seite und den Knochen und dem übrigen Gewebe auf der anderen Seite zu verstärken.The person, who is also referred to as a patient in this description, was given a contrast agent intravenously beforehand to establish the contrast between the blood vessels through which the contrast agent flows and the ventricles in the heart region on the one hand and the bones and other tissue on the other Reinforce side.

Kontrastmittel für radiologische (computertomografische) Untersuchungen sind im Stand der Technik beschrieben; ein geeignetes Kontrastmittel ist beispielsweise Iopromid, das beispielsweise unter dem Markennamen Ultravist® vertrieben wird.Contrast media for radiological (computer tomographic) examinations are described in the prior art; a suitable contrast agent is, for example, iopromide, which is sold under the brand name Ultravist®, for example.

Durch ein solches Kontrastmittel wird insbesondere das Innere der Aorta, der Pulmonalarterie und der Ventrikel kontrastverstärkt dargestellt.By means of such a contrast medium, in particular the interior of the aorta, the pulmonary artery and the ventricle are displayed with enhanced contrast.

In einem ersten Schritt des erfindungsgemäßen Verfahrens wird eine dreidimensionale CT-Aufnahme der Herzregion eines Menschen von dem erfindungsgemäßen Computersystem empfangen. In der CT-Aufnahme sind insbesondere ein rechter Ventrikel, ein linker Ventrikel eine Pulmonalarterie und eine Aorta mittels eines Kontrastmittel kontrastverstärkt dargestellt.In a first step of the method according to the invention, a three-dimensional CT image of the heart region of a person is received by the computer system according to the invention. In the CT image, in particular a right ventricle, a left ventricle, a pulmonary artery and an aorta are shown in a contrast-enhanced manner by means of a contrast medium.

Die CT-Aufnahme kann beispielsweise aus einem Datenspeicher ausgelesen oder von einem Computertomographen übermittelt werden. Denkbar ist ferner, dass das erfindungsgemäße Computersystem ein Bestandteil eines Computertomographen ist oder dass ein Computertomograph ein Bestandteil des erfindungsgemäßen Computersystems ist.The CT recording can, for example, be read out from a data memory or transmitted by a computer tomograph. It is also conceivable that the computer system according to the invention is a component of a computer tomograph or that a computer tomograph is a component of the computer system according to the invention.

Üblicherweise liegt eine solche CT-Aufnahme in Form einer digitalen dreidimensionalen Grafik vor, die aus einer Vielzahl von Voxeln aufgebaut ist, wobei jedes Voxel ein Volumenelement des Untersuchungsbereichs repräsentiert und jedem Voxel ein Grauwert zugeordnet ist, der die Röntgenabsorption des jeweiligen Volumenelements repräsentiert. Die Röntgenabsorption kann beispielsweise als CT-Wert angegeben werden. Die CT-Zahl oder der CT-Wert wird in Hounsfield-Einheiten (HE) auf der Hounsfield-Skala angegeben. Der CT-Wert lehnt sich an den linearen Schwächungskoeffizienten µ an, der beschreibt, wie monochromatische Röntgenstrahlung beim Durchdringen von Materie entlang des durchstrahlten Wegs abgeschwächt wird.Such a CT recording is usually in the form of a digital three-dimensional graphic that is made up of a large number of voxels, each voxel representing a volume element of the examination area and each voxel being assigned a gray value that represents the X-ray absorption of the respective volume element. The X-ray absorption can be specified as a CT value, for example. The CT number or CT value is given in Hounsfield units (HU) on the Hounsfield scale. The CT value is based on the linear attenuation coefficient µ , which describes how monochromatic X-ray radiation is attenuated when it penetrates matter along the path through which it is exposed.

Mit dem Schwächungskoeffizienten des betrachteten Gewebes µT und von Wasser µW ist der CT-Wert definiert als CT : = μ T μ W μ W 1000 HU

Figure imgb0001
With the attenuation coefficient of the tissue in question µ T and of water µ W , the CT value is defined as CT : = μ T - μ W. μ W. 1000 HU
Figure imgb0001

Die Skala ist theoretisch nach oben offen. In der Praxis hat sich der Bereich von -1024 HU bis 3071 HU durchgesetzt; diese 4096 Graustufen können mit einer zwölfstelligen Binärzahl dargestellt werden. Falls eine CT-Aufnahme in anderer Form vorliegt, kann sie in das beschriebene Format überführt werden. Vereinfachend wird in dieser Beschreibung davon ausgegangen, dass CT-Aufnahmen in der beschriebenen Form vorliegen. Diese Annahme soll jedoch in keiner Weise limitierend verstanden werden. Dem Fachmann der Bildverarbeitung ist klar, wie er die Lehre dieser Beschreibung auf CT-Aufnahmen, die in anderen Bildformaten vorliegen und/oder bei denen die Farbwerte anders kodiert sind, übertragen kann. Die vorliegende Erfindung soll daher sämtliche Formate umfassen, in denen CT-Aufnahmen vorliegen können.Theoretically, the scale is open at the top. In practice, the range from -1024 HU to 3071 HU has prevailed; these 4096 gray levels can be represented with a twelve-digit binary number. If a CT image is available in a different form, it can be converted into the format described. To simplify matters, this description assumes that CT recordings are available in the form described. However, this assumption should in no way be understood as limiting. It is clear to the person skilled in the art of image processing how he can transfer the teaching of this description to CT recordings that are available in other image formats and / or in which the color values are coded differently. The present invention is therefore intended to encompass all formats in which CT recordings can be present.

In der CT-Aufnahme sind die durch ein Kontrastmittel kontrastverstärkten Bereiche üblicherweise hell dargestellt. Knochen weisen eine höhere Röntgenabsorption als anderes menschliches Gewebe auf und sie sind daher in einer CT-Aufnahme üblicherweise ebenfalls hell dargestellt.In the CT image, the areas that have been contrasted by a contrast agent are usually shown as bright. Bones have a higher X-ray absorption than other human tissue and are therefore usually also shown brightly in a CT image.

Die CT-Aufnahme wird zunächst bildtechnisch bearbeitet, um die durch das Kontrastmittel kontrastverstärkten Strukturen von dem übrigen Gewebe, insbesondere den Knochen zu separieren. Dazu eignet sich ein Graustufenschwellenwertverfahren. Üblicherweise gibt es bei einem Graustufenschwellenwertverfahren einen oberen Schwellenwert und einen unteren Schwellenwert. Alle Voxel, die einen Grauwert aufweisen, der in dem Bereich zwischen dem oberen Schwellenwerte und dem unteren Schwellenwert liegt, werden auf den Wert 1 (bzw. auf den höchsten vom vorliegenden Format unterstützen Tonwert) gesetzt, während die Grauwerte aller übrigen Voxel auf den Wert 0 gesetzt werden. Denkbar ist natürlich auch die umgekehrte Zuordnung. Denkbar ist auch, dass es nur einen einzigen Schwellenwert gibt, und dass alle Voxel, die einen Grauwert aufweisen, der unterhalb dieses Schwellenwerts liegt, auf den Wert 0 gesetzt werden und die Grauwerte der übrigen Voxel auf den Wert 1 (bzw. auf den höchsten vom vorliegenden Format unterstützen Tonwert) gesetzt werden.The CT image is first processed by image technology in order to separate the contrast-enhanced structures from the rest of the tissue, in particular the bone. A gray level threshold method is suitable for this. Typically, a grayscale threshold method has an upper threshold and a lower threshold. All voxels that have a gray value that lies in the range between the upper threshold value and the lower threshold value are set to the value 1 (or to the highest tone value supported by the present format), while the gray values of all other voxels are set to the value 0 can be set. The reverse assignment is of course also conceivable. It is also conceivable that there is only a single threshold value and that all voxels that have a gray value that is below this threshold value are set to the value 0 and the gray values of the other voxels to the value 1 (or the highest tone value supported by the present format).

Das Graustufenschwellenwertverfahren wird oftmals auch als Binarisierung bezeichnet, da das Ergebnis ein Binärbild ist, bei dem die Grauwerte der Voxel nur einen von zwei möglichen Werten annehmen. Dabei bedeutet der Wert 0 üblicherweise "schwarz" und der Wert 1 "weiß".The gray level threshold method is often referred to as binarization, since the result is a binary image in which the gray values of the voxels only assume one of two possible values. The value 0 usually means "black" and the value 1 "white".

Die Schwellenwerte, bzw. der Schwellenwert, falls nur einer verwendet wird, werden/wird so gewählt, dass durch das Graustufenschwellenwertverfahren ein Binärbild erzeugt wird, auf dem die Herzregion dargestellt ist, umliegendes Gewebe hingegen herausgefiltert ist (Herzregion-Binärbild). Der Schwellenwert oder die Schwellenwerte können empirisch bestimmt werden. Da die Graustufen in CT-Aufnahmen üblicherweise gemäß der Hounsfield-Skale kalibriert sind, lassen sich die ermittelten Schwellenwerte auf CT-Aufnahmen, die von einem anderen Computertomographen erzeugt worden sind, übertragen.The threshold values, or the threshold value, if only one is used, are / is selected in such a way that the gray level threshold value method generates a binary image on which the heart region is shown, while the surrounding tissue is filtered out (heart region binary image). The threshold or thresholds can be determined empirically. Since the gray levels in CT recordings are usually calibrated according to the Hounsfield scale, the determined threshold values can be transferred to CT recordings that have been generated by another computer tomograph.

Oftmals verbleiben in dem Binärbild noch Strukturen, die von den Knochen herrühren. Insbesondere die Aorta berührt häufig die Wirbelsäule, so dass Reststrukturen der Wirbelsäule in dem Binärbild verbleiben. Diese Strukturen können mittels eines morphologischen Filters (z.B. mittels Erosion und ggf. anschließender Dilatation) reduziert werden. Solche Filter sind dem Fachmann der Bildverarbeitung bekannt und detailliert in Fachbüchern zum Thema Bildverarbeitung beschrieben (siehe z.B.: J. Ohser: Angewandte Bildverarbeitung und Bildanalyse, Fachbuchverlag Leipzig, 2018, ISBN: 978-3-446-44933-6 ; A. Erhardt: Einführung in die Digitale Bildverarbeitung, Vieweg + Teubner, 2008, ISBN: 978-3-519-00478-3 ; P. Soille: Morphologische Bildverarbeitung, Springer 1998, ISBN: 978-3-642-72191-5 ).Structures that originate from the bones often remain in the binary image. In particular, the aorta frequently touches the spine, so that residual structures of the spine remain in the binary image. These structures can be reduced by means of a morphological filter (eg by means of erosion and, if necessary, subsequent dilation). Such filters are known to those skilled in the art of image processing and are described in detail in specialist books on the subject of image processing (see, for example: J. Ohser: Applied image processing and image analysis, Fachbuchverlag Leipzig, 2018, ISBN: 978-3-446-44933-6 ; A. Erhardt: Introduction to digital image processing, Vieweg + Teubner, 2008, ISBN: 978-3-519-00478-3 ; P. Soille: Morphologische Bildverarbeitung, Springer 1998, ISBN: 978-3-642-72191-5 ).

Durch ein Connected-Component-Labeling-Verfahren, das auf das gefilterte Binärbild angewendet werden kann, können alle Voxel markiert werden, die zum Herz oder zu den Blutgefäßen gehören. Connected-Component-Labeling-Verfahren sind ebenfalls in der Literatur ausgiebig beschrieben (siehe z.B.: P. Johansen and S. Olsen: Theory & Applications of Image Analysis, Series in Machine Perception and Artificial Intelligence Vol. 2, World Scientific Publishing, 1992, ISBN: 981-02-0945-2 ; T.Y. Kong and A. Rosenfeld: Topological Algorithms for Digital Image Processing, Machine Intelligence and Pattern Recognition Vol. 19, Elsevier 1996, ISBN: 0-444-89754-2 ; I. Pitas: Digital Image Processing Algorithms and Applications, Wiley, 2000, ISBN: 0-471-37739-2 ).Using a connected component labeling process that can be applied to the filtered binary image, all voxels that belong to the heart or blood vessels can be marked. Connected component labeling methods are also extensively described in the literature (see e.g. P. Johansen and S. Olsen: Theory & Applications of Image Analysis, Series in Machine Perception and Artificial Intelligence Vol. 2, World Scientific Publishing, 1992, ISBN: 981-02-0945-2 ; TY Kong and A. Rosenfeld: Topological Algorithms for Digital Image Processing, Machine Intelligence and Pattern Recognition Vol. 19, Elsevier 1996, ISBN: 0-444-89754-2 ; I. Pitas: Digital Image Processing Algorithms and Applications, Wiley, 2000, ISBN: 0-471-37739-2 ).

In einem weiteren Schritt werden aus dem Herzregion-Binärbild zwei weitere Bilder erzeugt: ein Grobstrukturbild und ein Feinstrukturbild. Sowohl das Grobstrukturbild als auch das Feinstrukturbild werden durch Anwendung eines Objekthaftigkeitsfilters auf das Herzregion-Binärbild gewonnen. Im Fall des Grobstrukturbildes wird ein Objekthaftigkeitsgrobfilter auf das Herzregion-Binärbild angewendet; im Fall der Feinstrukturbildes wird ein Objekthaftigkeitsfeinfilter auf das Herzregion-Binärbild angewendet.In a further step, two further images are generated from the binary image of the heart region: a coarse structure image and a fine structure image. Both the coarse structure image and the fine structure image are obtained by applying an objectivity filter to the cardiac region binary image. In the case of the coarse structure image, a coarse objectivity filter is applied to the heart region binary image; in the case of the fine structure image, an objectivity fine filter is applied to the heart region binary image.

Objekthaftigkeitsfilter (engl.: objectness filter) sind in der Literatur beschrieben. Vorzugsweise handelt es sich um einen Multiscale-Vessel-Enhancement-Filter, wie er beispielsweise von A.F. Frangi et al. beschrieben wurde ( A.F. Frangi et al.: Multiscale Vessel Enhancement Filtering, Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, MICCAI 1998, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1496, Springer Verlag, Berlin, Germany, pp. 130-137 ). Besonders bevorzugt wird die Implementierung des Multiscale-Vessel-Enhancement-Filters von L. Antiga in dem Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK) verwendet ( Luca Antiga, Generalizing vesselness with respect to dimensionality and shape, The Insight Journal, 2007, https://www.insight-journal.org/browse/publication/175 ). Vorzugsweise wird für den Objekthaftigkeitsfeinfilter eine Breite der Gaußfunktion (Sigma) von 3-5 und für den Objekthaftigkeitsgrobfilter eine Breite der Gaußfunktion (Sigma) von 10-30 verwendet. Objectness filters are described in the literature. It is preferably a multiscale vessel enhancement filter, as described, for example, by AF Frangi et al. has been described ( AF Frangi et al .: Multiscale Vessel Enhancement Filtering, Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, MICCAI 1998, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1496, Springer Verlag, Berlin, Germany, pp. 130-137 ). The implementation of the Multiscale Vessel Enhancement Filter from L. Antiga in the Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK) is particularly preferred ( Luca Antiga, Generalizing vesselness with respect to dimensionality and shape, The Insight Journal, 2007, https://www.insight-journal.org/browse/publication/175 ). A width of the Gaussian function (Sigma) of 3-5 is preferably used for the object quality fine filter and a width of the Gaussian function (Sigma) of 10-30 is used for the object quality coarse filter.

Die Anwendung des Objekthaftigkeitsfeinfilters führt dazu, dass die Blutgefäße herausgearbeitet werden (vessel enhancement). Aus dem erzeugten Feinstrukturbild werden in einem späteren Verfahrensschritt die Aorta und die Pulmonalarterie extrahiert und voneinander segmentiert.The use of the fine filter for object adhesion leads to the fact that the blood vessels are worked out ( vessel enhancement ) . In a later process step, the aorta and pulmonary artery are extracted from the generated fine structure image and segmented from one another.

Die Anwendung des Objekthaftigkeitsgrobfilters führt dazu, dass die Ventrikel und die Übergangsbereiche zu der Aorta und der Pulmonalarterie miteinander zu einer Grobstruktur verschmelzen, während Teile der Aorta und der Pulmonalarterie jenseits dieser Übergangsbereiche herausgefiltert werden.The application of the coarse filter for objectness leads to the fact that the ventricles and the transition areas to the aorta and the pulmonary artery fuse with one another to form a coarse structure, while parts of the aorta and the pulmonary artery beyond these transition areas are filtered out.

Die Anwendung eines Multiscale-Vessel-Enhancement-Filters als Grobfilter ist ein neuer Ansatz, der bisher noch nicht in der Literatur beschrieben worden ist. Das erzeugte Grobstrukturbild dient der Identifizierung der Lage und Orientierung des Herzes sowie der Identifizierung der Schnittflächen des Übergangs von Aorta und Pulmonalarterie zu den Ventrikeln, wie nachfolgend beschrieben.The use of a multiscale vessel enhancement filter as a coarse filter is a new approach that has not yet been described in the literature. The generated coarse structure image is used to identify the position and orientation of the heart and to identify the cut surfaces of the transition from the aorta and pulmonary artery to the ventricles, as described below.

Das Grobstrukturbild zeigt eine grobe Struktur des Herzes zusammen mit Bereichen der Aorta und Pulmonalarterie, die mit dem Herz in Verbindung stehen. Diese Grobstruktur hat eine charakteristische Form, die an einen Schuh erinnert. In einem nachfolgenden Schritt wird diese Grobstruktur in einen Atlas eines Herzes eingepasst (Registrierung). Dieser Schritt, der Bestandteil einer Atlas-basierten Segmentierung ist, dient der Identifizierung der Lage und Orientierung des Herzes, sowie der Schnittflächen des Übergangs von Aorta und Pulmonalarterie zu den Ventrikeln und der anschließenden Segmentierung von Ventrikeln auf der einen Seite und Pulmonalarterie und Aorta auf der anderen Seite.The rough structure image shows a rough structure of the heart along with areas of the aorta and pulmonary artery that are in communication with the heart. This coarse structure has a characteristic shape that is reminiscent of a shoe. In a subsequent step, this rough structure is fitted into an atlas of a heart (registration). This step, which is part of an atlas-based segmentation, is used to identify the location and orientation of the heart, as well as the Cut surfaces of the transition from aorta and pulmonary artery to the ventricles and the subsequent segmentation of ventricles on one side and pulmonary artery and aorta on the other.

Der Atlas des Herzes ist eine dreidimensionale Grafik, die ein Herz zeigt, wobei in dieser Grafik die Schnittflächen der Übergänge von Aorta und Pulmonalarterie zu den Ventrikeln bekannt (z.B. markiert) ist. Es kann sich bei diesem Herz-Atlas beispielsweise um ein über eine Mehrzahl von Herz-CT-Aufnahmen gemittelte (z.B. arithmetisch gemittelte) CT-Aufnahme handeln. Die Schnittflächen können beispielsweise von einem Radiologen manuell markiert/eingezeichnet worden sein.The atlas of the heart is a three-dimensional graphic showing a heart, whereby in this graphic the intersection of the transition from the aorta and pulmonary artery to the ventricles is known (e.g. marked). This cardiac atlas can be, for example, a CT image averaged over a plurality of cardiac CT images (e.g. arithmetically averaged). The cut surfaces can, for example, have been marked / drawn in manually by a radiologist.

Bei der Einpassung (Registrierung) wird die Grobstruktur des Herzes in dem Grobstrukturbild transformiert (Rotation und/oder Translation), um eine Abbildung der Grobstruktur des Herzes auf den Atlas zu erzielen. Details zur Atlas-basierten Segmentierung sind der Fach- und Patentliteratur zu diesem Thema zu entnehmen (siehe z.B.: S. Suhr: Mathematische Bildregistrierung mit Anwendung in der Atlas-basierten Segmentierung, Bachelorarbeit zur Erlangung des akademischen Grades Bachelor of Science an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster, 2010 ; M. Schwenke et al.: Atlasbasierte 3D-Segmentierung medizinischer Bilddaten mit Fast-Marching-Methoden, Bildverarbeitung für die Medizin 2009, Springer, ISBN: 978-3-540-93860-6 , EP2819093A , WO2014/063746 , EP2194505A ).During the fitting (registration), the coarse structure of the heart is transformed (rotation and / or translation) in the coarse structure image in order to achieve an image of the coarse structure of the heart on the atlas. Details on atlas-based segmentation can be found in the specialist and patent literature on this topic (see e.g. S. Suhr: Mathematical image registration with application in atlas-based segmentation, bachelor thesis to obtain the academic degree Bachelor of Science at the Westphalian Wilhelms University of Münster, 2010 ; M. Schwenke et al .: Atlas-based 3D segmentation of medical image data with fast marching methods, image processing for medicine 2009, Springer, ISBN: 978-3-540-93860-6 , EP2819093A , WO2014 / 063746 , EP2194505A ).

Ist die Transformation gefunden, die zu einer Abbildung der Grobstruktur des Herzes auf den Atlas führt, wird diese Transformation auf das Feinstrukturbild übertragen und es werden die aus dem Atlas bekannten Schnittflächen der Übergänge von Aorta und Pulmonalarterie zu den Ventrikeln auf das Feinstrukturbild übertragen. Schließlich werden die Bereiche in dem Feinstrukturbild, die nicht auf die Aorta und die Pulmonalarterie zurückzuführen sind, aus dem Feinstrukturbild entfernt, so dass nur die Strukturen, die auf die Aorta und die Pulmonalarterie zurückzuführen sind, in dem Bild verbleiben.Once the transformation has been found that leads to an image of the coarse structure of the heart on the atlas, this transformation is transferred to the fine structure image and the intersections of the transitions from the aorta and pulmonary artery to the ventricles known from the atlas are transferred to the fine structure image. Finally, the areas in the fine structure image that are not attributable to the aorta and pulmonary artery are removed from the fine structure image, so that only the structures which are attributable to the aorta and pulmonary artery remain in the image.

In analoger Weise werden die gefundene Transformation und die Schnittflächen auf das Herzregion-Binärbild übertragen. Schließlich werden die Bereiche in dem Herzregion-Binärbild, die nicht auf die Ventrikel zurückzuführen sind, aus dem Herzregion-Bild entfernt, so dass nur die Strukturen, die auf Ventrikel zurückzuführen sind, in dem Bild verbleiben.In an analogous manner, the transformation found and the cut surfaces are transferred to the binary image of the heart region. Finally, the areas in the cardiac region binary image that cannot be attributed to the ventricles are removed from the cardiac region image, so that only the structures that are attributable to ventricles remain in the image.

Bis zu diesem Punkt wurden die Blutgefäße Aorta und Pulmonalarterie von den Ventrikeln separiert: das Blutgefäß-Binärbild zeigt lediglich die Aorta und die Pulmonalarterie; das Ventrikel-Binärbild zeigt lediglich die Ventrikel.Up to this point the aorta and pulmonary artery blood vessels have been separated from the ventricles: the blood vessel binary image shows only the aorta and pulmonary artery; the ventricle binary only shows the ventricles.

Das Blutgefäß-Binärbild und/oder das Ventrikel-Binärbild können auf einem Bildschirm angezeigt, auf einem Drucker ausgegeben und/oder in einem Datenspeicher zur weiteren Verwendung gespeichert werden.The blood vessel binary image and / or the ventricle binary image can be displayed on a screen, output on a printer and / or stored in a data memory for further use.

In einer bevorzugten Ausführungsform wird das Ventrikel-Binärbild weiter bearbeitet, um den rechten Ventrikel vom linken Ventrikel, sowie Ventrikel vom Atrium zu separieren und/oder es wird das Blutgefäß-Binärbild weiter bearbeitet, um die Aorta von der Pulmonalarterie zu separieren.In a preferred embodiment, the ventricle binary image is processed further in order to separate the right ventricle from the left ventricle and the ventricle from the atrium and / or the blood vessel binary image is further processed in order to separate the aorta from the pulmonary artery.

Zur Indentifizierung von Aorta und Pulmonalarterie wird vorzugsweise ein Connected-Component-Labeling-Verfahren verwendet. Das Ergebnis können zwei Bilder sein, ein Pulmonalarterie-Binärbild, in der lediglich die Pulmonalarterie dargestellt ist und ein Aorta-Binärbild, in der lediglich die Aorta dargestellt ist. Denkbar ist auch, dass das Ergebnis ein Binärbild ist, das sowohl die Aorta als auch die Pulmonalarterie zeigt, bei dem die Aorta jedoch anders markiert ist als die Pulmonalarterie.A connected component labeling method is preferably used to identify the aorta and pulmonary artery. The result can be two images, a pulmonary artery binary image in which only the pulmonary artery is shown and an aorta binary image in which only the aorta is shown. It is also conceivable that the result is a binary image that shows both the aorta and the pulmonary artery, but in which the aorta is marked differently than the pulmonary artery.

Das Pulmonalarterie-Binärbild und/oder das Aorta-Binärbild und oder das Binärbild, das beide unterschiedlich markierten Blutgefäße zeigt, können auf einem Bildschirm angezeigt, auf einem Drucker ausgegeben und/oder in einem Datenspeicher zur weiteren Verwendung gespeichert werden.The pulmonary artery binary image and / or the aorta binary image and / or the binary image, which shows both differently marked blood vessels, can be displayed on a screen, output on a printer and / or stored in a data memory for further use.

Die Separierung der Ventrikel kann beispielsweise durch ein Atlas-basiertes Segmentierverfahren mit einem Ventrikel-Atlas erfolgen, wobei der Ventrikel-Atlas typische (beispielsweise durch eine arithmetische Mittelung einer Mehrzahl von Ventrikel-Aufnahmen gewonnene) Ventrikel darstellt, wobei das Septum zwischen den Ventrikeln bekannt (z.B. markiert) ist. Das Ergebnis der Separierung sind zwei Bilder, ein Linker-Ventrikel-Binärbild, in dem der linke Ventrikel dargestellt ist und ein Rechter-Ventrikel-Binärbild, in dem der rechte Ventrikel dargestellt ist. Denkbar ist auch, dass das Ergebnis ein Binärbild ist, das sowohl den rechten Ventrikel als auch den linken Ventrikel zeigt, bei dem der rechte Ventrikel jedoch anders markiert ist als der linke Ventrikel. Auch eine Separierung von Ventrikel und Atrium ist auf diese Weise möglich.The ventricles can be separated, for example, by an atlas-based segmentation method with a ventricle atlas, the ventricle atlas representing typical ventricles (for example obtained by arithmetic averaging of a plurality of ventricle recordings), the septum between the ventricles being known ( e.g. marked). The result of the separation are two images, a left ventricle binary image in which the left ventricle is shown and a right ventricle binary image in which the right ventricle is shown. It is also conceivable that the result is a binary image that shows both the right ventricle and the left ventricle, but in which the right ventricle is marked differently than the left ventricle. It is also possible to separate the ventricle and atrium in this way.

Das Rechter-Ventrikel-Binärbild und/oder das Linker-Ventrikel-Binärbild und oder das Binärbild, das beide unterschiedlich markierten Ventrikel zeigt, können auf einem Bildschirm angezeigt, auf einem Drucker ausgegeben und/oder in einem Datenspeicher zur weiteren Verwendung gespeichert werden.The right ventricle binary image and / or the left ventricle binary image and / or the binary image that shows both differently marked ventricles can be displayed on a screen, output on a printer and / or stored in a data memory for further use.

In einem weiteren Schritt können die erzeugten Bilder verwendet werden, um charakteristische Merkmale einer Krankheit bei einem Patienten zu identifizieren. Vorzugsweise handelt es sich bei einer solchen Krankheit um eine pulmonale Hypertonie, besonders bevorzugt um CTEPH.In a further step, the images generated can be used to identify characteristic features of a disease in a patient. Such a disease is preferably pulmonary hypertension, particularly preferably CTEPH.

Ein charakteristisches Merkmal bei Patienten, die an CTEPH erkrankt sind, ist das Verhältnis der Volumina und/oder der Durchmesser von rechtem Ventrikel und linkem Ventrikel (RV/LV-Verhältnis) (siehe z.B. Gonzales G et al. PLoS ONE 10(5): e0127797 ). Ein Wert von 0,9 und mehr beim RV/LV-Durchmesserverhältnis ist ein Indiz für das Vorliegen von CTEPH.A characteristic feature in patients suffering from CTEPH is the ratio of the volumes and / or the diameter of the right ventricle and the left ventricle (RV / LV ratio) (see e.g. Gonzales G et al. PLoS ONE 10 (5): e0127797 ). A value of 0.9 and more for the RV / LV diameter ratio is an indication of the presence of CTEPH.

Ein weiteres charakteristisches Merkmal ist der Grad der Krümmung der Scheidewand zwischen den Herzkammern (siehe z.B. D.A. Moses et al., Quantification of the curvature and shape of the interventricular septum; Magnetic Resonance in Medicine, Vol. 52 (1), 2004, 154-163 sowie F. Haddad et al.: Septal Curvature is a marker of hemodynamic, anatomical, and electromechanical ventricular interdependence in patients with pulmonary arterial hypertension, Echocardiography Vol. 31(6) 2014, 699-707 ).Another characteristic feature is the degree of curvature of the septum between the chambers of the heart (see e.g. DA Moses et al., Quantification of the curvature and shape of the interventricular septum; Magnetic Resonance in Medicine, Vol. 52 (1), 2004, 154-163 as F. Haddad et al .: Septal Curvature is a marker of hemodynamic, anatomical, and electromechanical ventricular interdependence in patients with pulmonary arterial hypertension, Echocardiography Vol. 31 (6) 2014, 699-707 ).

Es kann ferner das Verhältnis der Durchmesser der Pulmonalarterie und der Aorta (PA:A-Verhältnis) in der Ebene der Abzweigung der Pulmonalarterie bestimmt werden (siehe z.B. A.S. Iyer et al.: CT scanmeasured pulmonary artery to aorta ratio and echocardiographyfor detecting pulmonary hypertension in severe COPD, CHEST 2014, Vol. 145(4), 824-832 ). Ein PA:A-Verhältnis von 0,7 und größer ist ein weiteres Indiz für das Vorliegen von CTEPH.The ratio of the diameters of the pulmonary artery and the aorta (PA: A ratio) in the plane of the junction of the pulmonary artery can also be determined (see e.g. AS Iyer et al .: CT scanmeasured pulmonary artery to aorta ratio and echocardiography for detecting pulmonary hypertension in severe COPD, CHEST 2014, Vol. 145 (4), 824-832 ). A PA: A ratio of 0.7 and greater is another indication of the presence of CTEPH.

Die Identifizierung der charakteristischen Merkmale kann durch klassische Mustererkennungsverfahren erfolgen. Prinzipiell sind auch Verfahren des maschinellen Lernens denkbar (z.B. künstliche neuronale Netze).The characteristic features can be identified using classic pattern recognition methods. In principle, machine learning methods are also conceivable (e.g. artificial neural networks).

Die vorliegende Erfindung wird ganz oder teilweise mit Hilfe eines Computersystems ausgeführt. Ein "Computersystem" ist ein System zur elektronischen Datenverarbeitung, das mittels programmierbarer Rechenvorschriften Daten verarbeitet. Ein solches System umfasst üblicherweise einen "Computer", diejenige Einheit, die einen Prozessor zur Durchführung logischer Operationen umfasst, sowie eine Peripherie.The present invention is carried out in whole or in part using a computer system. A "computer system" is an electronic data processing system that uses programmable Calculation rules data processed. Such a system usually comprises a "computer", that unit which comprises a processor for performing logical operations, and peripherals.

Als "Peripherie" bezeichnet man in der Computertechnik alle Geräte, die an den Computer angeschlossen sind, und zur Steuerung des Computers und/oder als Ein- und Ausgabegeräte dienen. Beispiele hierfür sind Monitor (Bildschirm), Drucker, Scanner, Maus, Tastatur, Laufwerke, Kamera, Mikrofon, Lautsprecher etc. Auch interne Anschlüsse und Erweiterungskarten gelten in der Computertechnik als Peripherie.In computer technology, "peripherals" are all devices that are connected to the computer and are used to control the computer and / or as input and output devices. Examples of this are monitors (screens), printers, scanners, mice, keyboards, drives, cameras, microphones, loudspeakers, etc. Internal connections and expansion cards are also considered peripherals in computer technology.

Computersysteme von heute werden häufig in Desktop-PCs, Portable PCs, Laptops, Notebooks, Netbooks und Tablet-PCs und so genannte Handhelds (z.B. Smartphone) unterteilt; alle diese Systeme können zur Ausführung der Erfindung genutzt werden.Today's computer systems are often divided into desktop PCs, portable PCs, laptops, notebooks, netbooks and tablet PCs and so-called handhelds (e.g. smartphones); any of these systems can be used to practice the invention.

Das erfindungsgemäße Computersystem ist konfiguriert, CT-Aufnahmen der Herzregionen von Patienten automatisiert zu segmentieren.The computer system according to the invention is configured to automatically segment CT recordings of the heart regions of patients.

"Automatisiert" bedeutet, dass keinerlei menschliches Zutun erforderlich ist. Erfindungsgemäß ist also ein Computerprogramm auf einem Computersystem installiert, das Zugriff auf computertomografische Aufnahmen der Herzregion von Patienten hat, und die Aufnahmen automatisiert segmentiert, ohne dass ein Mensch Parameter eingeben oder den Prozess überwachen muss."Automated" means that no human intervention is required. According to the invention, a computer program is installed on a computer system that has access to computed tomographic recordings of the heart region of patients and segments the recordings automatically without a person having to enter parameters or monitor the process.

Dies setzt voraus, dass die durch das Computerprogramm implementierten Verfahrensschritte so robust sind, dass sie auf eine Vielzahl unterschiedlicher Aufnahmen der Herzregion unterschiedlicher Patienten angewendet werden können und zu einer Segmentierung führen. Es wurde gefunden, dass die hier beschriebenen Verfahrensschritte diese Aufgabe zuverlässig ausüben.This assumes that the method steps implemented by the computer program are so robust that they can be applied to a large number of different recordings of the heart region of different patients and lead to segmentation. It has been found that the method steps described here perform this task reliably.

Die Erfindung wird nachstehend anhand von Figuren näher erläutert, ohne die Erfindung auf die in den Figuren gezeigten Merkmale oder Merkmalskombinationen beschränken zu wollen.The invention is explained in more detail below with reference to figures, without wishing to restrict the invention to the features or combinations of features shown in the figures.

Es zeigen:
Fig. 1 zeigt schematisch eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Computersystems. Das Computersystem (10) umfasst eine Empfangseinheit (11), eine Steuer- und Recheneinheit (12) und eine Ausgabeeinheit (13).
Show it:
Fig. 1 shows schematically an embodiment of the computer system according to the invention. The computer system (10) comprises a receiving unit (11), a control and computing unit (12) and an output unit (13).

Über die Empfangseinheit (11) empfängt das Computersystem (10) CT-Aufnahmen der Herzregion von Patienten. Der Begriff "empfangen" soll in dieser Beschreibung auch den Begriff "abrufen oder auslesen" umfassen. Die CT-Aufnahmen können beispielsweise aus einem Datenspeicher (20) ausgelesen werden, der ein Bestandteil des erfindungsgemäßen Computersystems sein kann oder mit diesem über ein Netzwerk (dargestellt durch die gestrichelten Linien) verbunden sein kann.The computer system (10) receives CT images of the heart region of patients via the receiving unit (11). The term “receive” in this description is also intended to include the term “retrieve or read out”. The CT recordings can be read out, for example, from a data memory (20) which can be a component of the computer system according to the invention or can be connected to it via a network (shown by the dashed lines).

Von der Empfangseinheit (11) werden die CT-Aufnahmen an die Steuer- und Recheneinheit (12) weitergeleitet, die die automatisierte Segmentierung übernimmt. Die segmentierten Bilder können dann über die Ausgabeeinheit (13) ausgegeben, d.h. auf einem Monitor angezeigt, auf einem Drucker ausgegeben oder in einem Datenspeicher (z.B. dem Datenspeicher (20)) gespeichert werden.The receiving unit (11) forwards the CT recordings to the control and computing unit (12), which takes over the automated segmentation. The segmented images can then be output via the output unit (13), i.e. displayed on a monitor, output on a printer or stored in a data memory (e.g. the data memory (20)).

Fig. 2 zeigt schematisch in Form eines Ablaufdiagramms, die Verfahrensschritte, die von einem erfindungsgemäßen Computersystem ausgeführt werden können. Fig. 2 shows schematically in the form of a flowchart the method steps that can be carried out by a computer system according to the invention.

In Schritt (100) wird eine CT-Aufnahme (CT) einer Herzregion eines Menschen empfangen.In step (100), a CT image (CT) of a heart region of a person is received.

In Schritt (110) wird aus der CT-Aufnahme (CT) ein Herzregion-Binärbild (HI) erzeugt, in dem die Ventrikel und die Blutgefäße dargestellt sind.In step (110), a cardiac region binary image (HI) is generated from the CT recording (CT), in which the ventricles and the blood vessels are shown.

In Schritt (120) wird aus dem Herzregion-Binärbild (HI) ein Grobstrukturbild (CI) erzeugt. Das Grobstrukturbild (CI) zeigt eine grobe Struktur des Herzes zusammen mit Bereichen der Aorta und Pulmonalarterie, die mit dem Herz in Verbindung stehen.In step (120), a coarse structure image (CI) is generated from the heart region binary image (HI). The Coarse Structure Image (CI) shows a rough structure of the heart along with areas of the aorta and pulmonary artery that are in communication with the heart.

In Schritt (130) wird ein Atlas (HA) eines Herzes empfangen. Für den Atlas (HA) des Herzes sind die Schnittflächen für die Übergänge der Aorta und der Pulmonalarterie zu den Ventrikeln definiert (z.B. markiert).In step (130) an atlas (HA) of a heart is received. For the atlas (HA) of the heart, the cut surfaces for the transitions from the aorta and pulmonary artery to the ventricles are defined (e.g. marked).

In Schritt (140) wird die grobe Struktur des Herzes in dem Grobstrukturbild (CI) in den Atlas eingepasst. Das Ergebnis ist ein transformiertes Grobstrukturbild (CI*).In step (140) the rough structure of the heart in the rough structure image (CI) is fitted into the atlas. The result is a transformed rough structure image (CI *).

In Schritt (150) wird aus dem Herzregion-Binärbild (HI) ein Feinstrukturbild (FI) erzeugt, in dem die Aorta und die Pulmonalarterie zusammen mit Strukturen des Herzes dargestellt sind.In step (150), a fine structure image (FI) is generated from the heart region binary image (HI), in which the aorta and the pulmonary artery are shown together with structures of the heart.

In Schritt (160) werden die Transformation des transformierten Grobstrukturbild (CI*) sowie die Schnittflächen aus dem Atlas auf das Feinstrukturbild (FI) übertragen. Ferner werden Strukturen, die von den Ventrikeln herrühren, entfernt. Das Ergebnis ist ein Blutgefäß-Binärbild (Ves_I).In step (160) the transformation of the transformed coarse structure image (CI *) and the cut surfaces from the atlas are transferred to the fine structure image (FI). Structures originating from the ventricles are also removed. The result is a blood vessel binary image (Ves_I).

In Schritt (170) werden die Transformation des transformierten Grobstrukturbild (CI*) sowie die Schnittflächen aus dem Atlas auf das Herzregion-Binärbild (HI) übertragen. Ferner werden Strukturen, die von den Blutgefäßen herrühren, entfernt. Das Ergebnis ist ein Ventrikel-Binärbild (Ven_I).In step (170) the transformation of the transformed coarse structure image (CI *) and the cut surfaces from the atlas are transferred to the heart region binary image (HI). Structures that originate from the blood vessels are also removed. The result is a ventricular binary image (Ven_I).

Claims (10)

Verfahren umfassend die Schritte: - Empfangen einer CT-Aufnahme einer Herzregion eines Menschen, wobei in der CT-Aufnahme ein rechter Ventrikel, ein linker Ventrikel und Blutgefäße umfassend eine Pulmonalarterie und eine Aorta mittels eines Kontrastmittel kontrastverstärkt dargestellt sind, - Erzeugen eines Herzregion-Binärbildes aus der empfangenen CT-Aufnahme durch Anwenden eines Graustufenschwellenwertverfahrens, - Erzeugen von zwei Bildern aus dem Herzregion-Binärbild, einem Grobstrukturbild durch Anwenden eines Objekthafigkeitsgrobfilters und einem Feinstrukturbild durch Anwenden eines Obj ekthaftigkeitsfeinfilters, - Einpassen des Grobstrukturbildes in einen Atlas eines Herzes, wobei für den Atlas des Herzes Schnittflächen für Übergänge von Aorta und Pulmonalarterie zu den Ventrikeln definiert sind, - Übertragen der Schnittflächen auf das Feinstrukturbild, Entfernen von Strukturen, die von den Ventrikeln herrühren und dabei Erzeugen eines Blutgefäß-Binärbildes, - Übertragen der Schnittflächen auf das Herzregion-Binärbild, Entfernen von Strukturen, die von den Blutgefäßen herrühren und dabei Erzeugen eines Ventrikel-Binärbildes, - Anzeigen des Blutgefäß-Binärbildes und/oder des Ventrikel-Binärbildes auf einem Bildschirm und/oder Ausgeben des Blutgefäß-Binärbildes und/oder des Ventrikel-Binärbildes auf einem Drucker und/oder Speichern des Blutgefäß-Binärbildes und/oder des Ventrikel-Binärbildes in einem Datenspeicher. Method comprising the steps: - Receiving a CT image of a heart region of a human being, with a right ventricle, a left ventricle and blood vessels comprising a pulmonary artery and an aorta being shown with a contrast medium in the CT image, - Generating a heart region binary image from the received CT image by applying a gray level threshold value method, - Generation of two images from the binary image of the heart region, a coarse structure image by applying a coarse object filter and a fine structure image by applying a fine filter, - Fitting the coarse structure image into an atlas of a heart, with cut surfaces for transitions from the aorta and pulmonary artery to the ventricles being defined for the atlas of the heart, - Transfer of the cut surfaces to the fine structure image, removal of structures that originate from the ventricles and thereby generation of a blood vessel binary image, - Transfer of the cut surfaces to the binary image of the heart region, removal of structures that originate from the blood vessels and thereby generating a ventricle binary image, - Displaying the blood vessel binary image and / or the ventricle binary image on a screen and / or outputting the blood vessel binary image and / or the ventricle binary image on a printer and / or storing the blood vessel binary image and / or the ventricle binary image in a data store. Verfahren gemäß Anspruch 1, wobei es sich bei dem Objekthaftigkeitsgrobfilter und dem Objekthaftigkeitsfeinfilter um einen Multiscale-Vessel-Enhancement-Filter handelt.The method according to claim 1, wherein the coarse objectivity filter and the fine objectness filter are a multiscale vessel enhancement filter. Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 oder 2, ferner umfassend die Schritte: - Identifizieren und Markieren von Aorta und Pulmonalarterie in dem Blutgefäß-Binärbild durch Anwenden eines Connected-Component-Labeling-Verfahrens und dabei Erzeugen eines Pulmonalarterie-Binärbildes, das nur die Pulmonalarterie zeigt und eines Aorta-Binärbildes, das nur die Aorta zeigt und/oder eines Pulmonalarterie-Aorta-Binärbildes, das sowohl die Aorta als auch die Pulmonalarterie zeigt, bei dem die Aorta jedoch anders markiert ist als die Pulmonalarterie, - Anzeigen des Pulmonalarterie-Binärbildes und/oder des Aorta-Binärbildes und/oder des Pulmonalarterie-Aorta-Binärbildes auf einem Bildschirm und/oder Ausgeben des Pulmonalarterie-Binärbildes und/oder des Aorta-Binärbildes und/oder des Pulmonalarterie-Aorta-Binärbildes auf einem Drucker und/oder Speichern des Pulmonalarterie-Binärbildes und/oder des Aorta-Binärbildes und/oder des Pulmonalarterie-Aorta-Binärbildes in einem Datenspeicher. Method according to one of claims 1 or 2, further comprising the steps of: - Identifying and marking the aorta and pulmonary artery in the blood vessel binary image by applying a connected component labeling method and thereby generating a pulmonary artery binary image that shows only the pulmonary artery and an aorta binary image that shows only the aorta and / or a pulmonary artery-aortic binary image showing both the aorta and the pulmonary artery, but with the aorta marked differently than the pulmonary artery, - Displaying the pulmonary artery binary image and / or the aorta binary image and / or the pulmonary artery-aorta binary image on a screen and / or outputting the pulmonary artery binary image and / or the aorta binary image and / or the pulmonary artery-aorta binary image a printer and / or storing the pulmonary artery binary image and / or the aorta binary image and / or the pulmonary artery-aorta binary image in a data memory. Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 3, ferner umfassend die Schritte: - Separieren der Ventrikel in dem Ventrikel-Binärbild durch ein Atlas-basiertes Segmentierverfahren mit einem Ventrikel-Atlas und dabei Erzeugen eines Linker-Ventrikel-Binärbildes, in dem nur der linke Ventrikel dargestellt ist, und eines Rechter-Ventrikel-Binärbildes, in dem nur der rechte Ventrikel dargestellt ist und/oder eines Linker-Ventrikel-Rechter-Ventrikel-Binärbildes, das sowohl den rechten Ventrikel als auch den linken Ventrikel zeigt, bei dem der rechte Ventrikel jedoch anders markiert ist als der linke Ventrikel, - Anzeigen des Linker-Ventrikel-Binärbildes und/oder des Rechter-Ventrikel-Binärbildes und/oder des Linker-Ventrikel-Rechter-Ventrikel-Binärbildes auf einem Bildschirm und/oder Ausgeben des Linker-Ventrikel-Binärbildes und/oder des Rechter-Ventrikel-Binärbildes und/oder des Linker-Ventrikel-Rechter-Ventrikel-Binärbildes auf einem Drucker und/oder Speichern des Linker-Ventrikel-Binärbildes und/oder des Rechter-Ventrikel-Binärbildes und/oder des Linker-Ventrikel-Rechter-Ventrikel-Binärbildes in einem Datenspeicher. The method according to any one of claims 1 to 3, further comprising the steps of: - Separating the ventricles in the ventricle binary image by an atlas-based segmentation method with a ventricle atlas and thereby generating a left ventricle binary image in which only the left ventricle is shown, and a right ventricle binary image in which only the right ventricle is shown and / or a left ventricle-right ventricle binary image that shows both the right ventricle and the left ventricle, but in which the right ventricle is marked differently than the left ventricle, Display of the left ventricle binary image and / or the right ventricle binary image and / or the left ventricle right ventricle binary image on a screen and / or outputting the left ventricle binary image and / or the right ventricle -Binary image and / or the left ventricle-right ventricle binary image on a printer and / or storage of the left ventricle binary image and / or the right ventricle binary image and / or the left ventricle-right ventricle binary image in a data store. Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 4, ferner umfassend die Schritte: - Ermitteln des Verhältnisses der Volumina und/oder der Durchmesser von rechtem Ventrikel und linkem Ventrikel mittels des Linker-Ventrikel-Binärbildes und des Rechter-Ventrikel-Binärbildes oder des Linker-Ventrikel-Rechter-Ventrikel-Binärbildes, - Anzeigen des Verhältnisses auf einem Bildschirm und/oder Ausgeben des Verhältnisses auf einem Drucker und/oder Speichern des Verhältnisses in einem Datenspeicher. The method according to any one of claims 1 to 4, further comprising the steps of: - Determination of the ratio of the volumes and / or the diameter of the right ventricle and the left ventricle by means of the left ventricle binary image and the right ventricle binary image or the left ventricle-right ventricle binary image, - Displaying the ratio on a screen and / or outputting the ratio on a printer and / or storing the ratio in a data memory. Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 5, ferner umfassend die Schritte: - Ermitteln des Krümmungsgrades der Scheidewand zwischen dem linken Ventrikel und dem rechten Ventrikel mittels des Linker-Ventrikel-Rechter-Ventrikel-Binärbildes, - Anzeigen des Krümmungsgrades auf einem Bildschirm und/oder Ausgeben des Krümmungsgrades auf einem Drucker und/oder Speichern des Krümmungsgrades in einem Datenspeicher. The method according to any one of claims 1 to 5, further comprising the steps of: - Determination of the degree of curvature of the septum between the left ventricle and the right ventricle by means of the left ventricle-right ventricle binary image, - Display of the degree of curvature on a screen and / or output of the degree of curvature on a printer and / or storage of the degree of curvature in a data memory. Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 6, ferner umfassend die Schritte: - Ermitteln des Verhältnisses der Durchmesser der Pulmonalarterie und der Aorta in der Ebene der Abzweigung der Pulmonalarterie mittels des Pulmonalarterie-Binärbildes und des Aorta-Binärbildes oder des Pulmonalarterie-Aorta-Binärbildes, - Anzeigen des Verhältnisses auf einem Bildschirm und/oder Ausgeben des Verhältnisses auf einem Drucker und/oder Speichern des Verhältnisses in einem Datenspeicher. The method according to any one of claims 1 to 6, further comprising the steps of: - Determination of the ratio of the diameters of the pulmonary artery and the aorta in the plane of the branching of the pulmonary artery by means of the pulmonary artery binary image and the aorta binary image or the pulmonary artery-aorta binary image, - Displaying the ratio on a screen and / or outputting the ratio on a printer and / or storing the ratio in a data memory. Computersystem umfassend • eine Empfangseinheit • eine Steuer- und Recheneinheit, und • eine Ausgabeeinheit - wobei die Steuer- und Recheneinheit konfiguriert ist, die Empfangseinheit zu veranlassen, eine CT-Aufnahme einer Herzregion eines Menschen zu empfangen, wobei in der CT-Aufnahme ein rechter Ventrikel, ein linker Ventrikel und Blutgefäße umfassend eine Pulmonalarterie und eine Aorta mittels eines Kontrastmittel kontrastverstärkt dargestellt sind, - wobei die Steuer- und Recheneinheit konfiguriert ist, aus der empfangenen CT-Aufnahme durch Anwenden eines Graustufenschwellenwertverfahrens ein Herzregion-Binärbild zu erzeugen, - wobei die Steuer- und Recheneinheit konfiguriert ist, aus dem Herzregion-Binärbild zwei Bilder zu erzeugen, ein Grobstrukturbild durch Anwenden eines Objekthafigkeitsgrobfilters und ein Feinstrukturbild durch Anwenden eines Objekthaftigkeitsfeinfilters, - wobei die Steuer- und Recheneinheit konfiguriert ist, das Grobstrukturbild in einen Atlas eines Herzes einzupassen, wobei für den Atlas des Herzes Schnittflächen für Übergänge von Aorta und Pulmonalarterie zu den Ventrikeln definiert sind, - wobei die Steuer- und Recheneinheit konfiguriert ist, ein Blutgefäß-Binärbild dadurch zu erzeugen, dass die Schnittflächen auf das Feinstrukturbild übertragen werden und Strukturen in dem Feinstrukturbild entfernt werden, die von den Ventrikeln herrühren, - wobei die Steuer- und Recheneinheit konfiguriert ist, ein Ventrikel-Binärbild dadurch zu erzeugen, dass die Schnittflächen auf das Herzregion-Binärbild übertragen werden und Strukturen in dem Herzregion-Binärbild entfernt werden, die von den Blutgefäßen herrühren, - wobei die Steuer- und Recheneinheit konfiguriert ist, das Blutgefäß-Binärbild und/oder das Ventrikel-Binärbild auf einem Bildschirm anzuzeigen, auf einem Drucker auszugeben und/oder in einem Datenspeicher zu speichern. Comprehensive computer system • a receiving unit • a control and computing unit, and • an output unit wherein the control and computing unit is configured to cause the receiving unit to receive a CT image of a heart region of a person, with a right ventricle, a left ventricle and blood vessels comprising a pulmonary artery and an aorta using a contrast medium in the CT image are displayed with enhanced contrast, the control and computing unit being configured to generate a cardiac region binary image from the received CT recording by applying a gray level threshold value method, - The control and computing unit being configured to generate two images from the cardiac region binary image, a coarse structure image by applying a coarse object characteristic filter and a fine structure image by applying a fine object characteristic filter, - The control and computing unit being configured to fit the rough structural image into an atlas of a heart, with cut surfaces for transitions from the aorta and pulmonary artery to the ventricles being defined for the atlas of the heart, the control and computing unit being configured to generate a blood vessel binary image in that the cut surfaces are transferred to the fine structure image and structures in the fine structure image that originate from the ventricles are removed, - the control and computing unit being configured to generate a ventricle binary image in that the cut surfaces are transferred to the heart region binary image and structures in the heart region binary image that originate from the blood vessels are removed, the control and computing unit is configured to display the blood vessel binary image and / or the ventricle binary image on a screen, output it on a printer and / or store it in a data memory. Computerprogrammprodukt umfassend einen Datenträger, auf dem ein Computerprogramm gespeichert ist, das in den Arbeitsspeicher eines Computersystems geladen werden kann und dort das Computersystem dazu veranlasst, folgende Schritte auszuführen: - Empfangen einer CT-Aufnahme einer Herzregion eines Menschen, wobei in der CT-Aufnahme ein rechter Ventrikel, ein linker Ventrikel und Blutgefäße umfassend eine Pulmonalarterie und eine Aorta mittels eines Kontrastmittel kontrastverstärkt dargestellt sind, - Erzeugen eines Herzregion-Binärbildes aus der empfangenen CT-Aufnahme durch Anwenden eines Graustufenschwellenwertverfahrens, - Erzeugen eines Grobstrukturbildes aus dem Herzregion-Binärbild durch Anwenden eines Obj ekthafigkeitsgrobfilters, - Erzeugen eines Feinstrukturbildes aus dem Herzregion-Binärbild durch Anwenden eines Obj ekthaftigkeitsfeinfilters, - Einpassen des Grobstrukturbildes in einen Atlas eines Herzes, wobei für den Atlas des Herzes Schnittflächen für Übergänge von Aorta und Pulmonalarterie zu den Ventrikeln definiert sind, - Erzeugen eines Blutgefäß-Binärbildes aus dem Feinstrukturbild durch Übertragen der Schnittflächen auf das Feinstrukturbild und Entfernen von Strukturen aus dem Feinstrukturbild, die von den Ventrikeln herrühren, - Erzeugen eines Ventrikel-Binärbildes aus dem Herzregion-Binärbild durch Übertragen der Schnittflächen auf das Herzregion-Binärbild und Entfernen von Strukturen aus dem Herzregion-Binärbild, die von den Blutgefäßen herrühren, - Anzeigen des Blutgefäß-Binärbildes und/oder des Ventrikel-Binärbildes auf einem Bildschirm und/oder Ausgeben des Blutgefäß-Binärbildes und/oder des Ventrikel-Binärbildes auf einem Drucker und/oder Speichern des Blutgefäß-Binärbildes und/oder des Ventrikel-Binärbildes in einem Datenspeicher. Computer program product comprising a data carrier on which a computer program is stored which can be loaded into the main memory of a computer system and there causes the computer system to carry out the following steps: - Receiving a CT image of a heart region of a human being, with a right ventricle, a left ventricle and blood vessels comprising a pulmonary artery and an aorta being shown with a contrast medium in the CT image, - Generating a heart region binary image from the received CT image by applying a gray level threshold value method, - Generation of a coarse structure image from the binary image of the heart region by applying a coarse object filter, - Generation of a fine structure image from the binary image of the heart region by applying an objectivity fine filter, - Fitting the coarse structure image into an atlas of a heart, with cut surfaces for transitions from the aorta and pulmonary artery to the ventricles being defined for the atlas of the heart, - Generating a blood vessel binary image from the fine structure image by transferring the cut surfaces to the fine structure image and removing structures from the fine structure image that originate from the ventricles, - Generating a ventricle binary image from the cardiac region binary image by transferring the cut surfaces to the cardiac region binary image and removing structures from the cardiac region binary image which originate from the blood vessels, - Displaying the blood vessel binary image and / or the ventricle binary image on a screen and / or outputting the blood vessel binary image and / or the ventricle binary image on a printer and / or storing the blood vessel binary image and / or the ventricle binary image in a data store. Computerprogrammprodukt gemäß Anspruch 9, wobei das Computerprogramm das Computersystem dazu veranlasst einen oder mehrere der Schritte eines der Ansprüche 1 bis 7 auszuführen.Computer program product according to claim 9, wherein the computer program causes the computer system to carry out one or more of the steps of one of claims 1 to 7.
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2194505A1 (en) 2008-11-25 2010-06-09 Algotec Systems Ltd. Method and system for segmenting medical imaging data according to a skeletal atlas
WO2014063746A1 (en) 2012-10-26 2014-05-01 Brainlab Ag Matching patient images and images of an anatomical atlas
EP2819093A1 (en) 2013-06-24 2014-12-31 RaySearch Laboratories AB Method and system for atlas-based segmentation
WO2018202541A1 (en) * 2017-05-02 2018-11-08 Bayer Aktiengesellschaft Improvements in the radiological detection of chronic thromboembolic pulmonary hypertension

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8849000B2 (en) * 2009-12-04 2014-09-30 Shenzhen Institute Of Advanced Technology, Chinese Academy Of Sciences Method and device for detecting bright brain regions from computed tomography images
US9401047B2 (en) * 2010-04-15 2016-07-26 Siemens Medical Solutions, Usa, Inc. Enhanced visualization of medical image data
EP3433862B1 (en) * 2017-06-13 2019-08-07 Brainlab AG Binary tracking on medical images
JP2020533039A (en) * 2017-08-07 2020-11-19 イマーゴ・システムズ,インコーポレーテッド Systems and methods for visualizing and characterizing objects in images

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2194505A1 (en) 2008-11-25 2010-06-09 Algotec Systems Ltd. Method and system for segmenting medical imaging data according to a skeletal atlas
WO2014063746A1 (en) 2012-10-26 2014-05-01 Brainlab Ag Matching patient images and images of an anatomical atlas
EP2819093A1 (en) 2013-06-24 2014-12-31 RaySearch Laboratories AB Method and system for atlas-based segmentation
WO2018202541A1 (en) * 2017-05-02 2018-11-08 Bayer Aktiengesellschaft Improvements in the radiological detection of chronic thromboembolic pulmonary hypertension

Non-Patent Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A. ERHARDT: "Einführung in die Digitale Bildverarbeitung", 2008, VIEWEG + TEUBNER
A.F. FRANGI ET AL.: "Multiscale Vessel Enhancement Filtering", MEDICAL IMAGE COMPUTING AND COMPUTER ASSISTED INTERVENTION, MICCAI, 1998
A.S. IYER ET AL.: "CT scanmeasured pulmonary artery to aorta ratio and echocardiography for detecting pulmonary hypertension in severe COPD", CHEST, vol. 145, no. 4, 2014, pages 824 - 832
D.A. MOSES ET AL.: "Quantification of the curvature and shape of the interventricular septum", MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE, vol. 52, no. 1, 2004, pages 154 - 163, XP002451153
F. HADDAD ET AL.: "Septal Curvature is a marker of hemodynamic, anatomical, and electromechanical ventricular interdependence in patients with pulmonary arterial hypertension", ECHOCARDIOGRAPHY, vol. 31, no. 6, 2014, pages 699 - 707, XP055654790, DOI: 10.1111/echo.12468
FRANGI A F ET AL: "Multiscale vessel enhancement filtering", ELECTRONIC PUBLISHING, ARTISTIC IMAGING, AND DIGITAL TYPOGRAPHY; [LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE , ISSN 0302-9743], SPRINGER VERLAG, DE, vol. 1496, 1 January 1998 (1998-01-01), pages 130 - 137, XP002345875, ISBN: 978-3-540-24128-7, DOI: 10.1007/BFB0056195 *
GONZALES G ET AL., PLOS ONE, vol. 10, no. 5, pages e0127797
I. PITAS: "Digital Image Processing Algorithms andApplications", 2000, WILEY
J. OHSER: "Angewandte Bildverarbeitung und Bildanalyse", 2018, FACHBUCHVERLAG
KHEDMATI ABOLFAZL ET AL: "Semi-automatic detection of coronary artery stenosis in 3D CTA", IET IMAGE PROCESSING, IET, UK, vol. 10, no. 10, 1 October 2016 (2016-10-01), pages 724 - 732, XP006058576, ISSN: 1751-9659, DOI: 10.1049/IET-IPR.2015.0687 *
LUCA ANTIGA: "Generalizing vesselness with respect to dimensionality and shape", THE INSIGHT JOURNAL, vol. 1496, 2007, pages 130 - 137, Retrieved from the Internet <URL:https://www.insight-journal.org/browse/publication/175>
M. SCHWENKE ET AL.: "Bildverarbeitung für die Medizin", 2009, SPRINGER, article "Atlasbasierte 3D-Segmentierung medizinischer Bilddaten mit Fast-Marching-Methoden"
P. JOHANSENS. OLSEN: "Series in Machine Perception and Artificial Intelligence", vol. 2, 1992, WORLD SCIENTIFIC PUBLISHING, article "Theory & Applications of Image Analysis"
S. SUHR: "Mathematische Bildregistrierung mit Anwendung in der Atlas-basierten Segmentierung", BACHELORARBEIT ZUR ERLANGUNG DES AKADEMISCHEN GRADES BACHELOR OF SCIENCE AN DER WESTFÄLISCHEN WILHELMS-UNIVERSITÄT MÜNSTER, 2010
T.Y. KONGA. ROSENFELD: "Machine Intelligence and Pattern Recognition", vol. 19, 1996, ELSEVIER, article "Topological Algorithms for Digital Image Processing"

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